10.3969/j.issn.1000-386x.2020.11.023
基于卷积神经网络与马尔可夫随机场的目标检测
为了提高视频目标检测的边缘准确性,提出一种基于卷积神经网络和马尔可夫随机场的视频目标检测算法.通过视频的置信帧来调节与优化神经网络,解决深度卷积神经网络的标签不一致问题;采用马尔可夫模型将前景目标与背景分割,对超像素做平滑处理;设计前后光流融合的密集光流法,提高目标的运动一致性.基于多组公开视频数据集进行了仿真实验,结果显示该算法在目标检测性能方面具有明显的优势,提取的目标轮廓具有较高的准确性.
卷积神经网络、马尔可夫随机场、视频检测、光流提取、均衡化处理
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TP391(计算技术、计算机技术)
广东省教育厅青年创新人才类项目;东莞市社会科技发展项目;东莞职业技术学院政校行企合作项目
2020-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
132-138
